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原创 Python数据分析实战之基于回归预测的淘宝手机销售数据分析与可视化
运用机器学习分析方法,以月销售量为目标变量,根据变量间的相关系数矩阵得到于目标变量相关性较大的特征变量,利用线性回归模型、岭回归模型和决策树模型对月销售量进行了预测和分析,并对三个模型进行了模型评价和优化,得到每个模型的均方差(MSE)和决定系数(R2),并得出了结论。
2025-04-04 13:55:23
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原创 Python数据分析实战之基于LSTM模型的阿里巴巴股票数据分析及预测
研究首先对阿里巴巴股票数据进行了趋势分析、波动性分析和交易量分析,以识别股票价格的长期趋势和短期波动。接着,构建了线性回归模型进行股票价格预测,并通过数据标准化和特征提取,提高了模型的预测准确性。此外,本研究还引入了LSTM模型,利用其记忆单元和门机制,捕捉股票价格的长期依赖关系,进一步提升了预测的准确性。
2025-04-04 12:57:13
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原创 时间序列分析(R语言实战)之基于月度宏观经济信息数据的时间序列分析
本文通过一系列的时间序列分析方法,对多元宏观经济变量进行了深入研究。通过模型建立和预测,揭示了宏观经济变量之间的相互关系和规律。这对于理解经济现象、制定政策具有重要参考价值。但需要指出,时间序列分析依赖于历史数据,对于异常值和结构变化较为敏感,因此预测结果具有一定的不确定性。未来的研究可以进一步拓展数据范围和模型种类,以提高预测精度和适用性。
2025-03-21 21:48:17
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原创 Python数据分析实战之基于RFM模型的电子产品销售数据分析
本研究旨在通过RFM模型对电子产品销售数据进行深入分析,以揭示销售模式、客户行为和市场趋势。研究采用数据分析技术,结合Python编程语言、Jupyter Notebook、Power BI等工具,对某电子产品店铺2010年的销售数据进行了全面的清洗、分析和可视化。
2025-03-13 22:00:36
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空空如也
空空如也
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